能源危机与环境问题的日益凸显,尤其是在承诺碳减排目标之后,我国对能源节约的要求也更加地紧迫,为了体现“共同而有区别”的节能责任,“十二五”期间实行了区域差异化的节能目标,在这种背景下,为了更加深刻地了解节能目标总量的制定和分量的分配问题,需要对能源消费区域的差异以及能源消费区域的影响因素进行研究。本文主要做了以下工作:(1)在对能源消费统计特征进行描述的基础之上,从全国、地区和省份三个层面通过脱钩模型实证分析了1986-2011年我国经济增长对能源消费的依赖程度。应用泰尔指数,对能源消费区域的差异演化趋势进行了分析,分别在三大地区分区和富裕度分区两种分区方式下,研究了能源消费与经济增长、工业增加值和人口发展相似性程度的差异,结果显示在两种分区方式下能源消费与人口发展相似性程度在不断增强,确定以单位人口能源消费量作为节能目标更符合统计规律;西部地区和中等收入区域分别是两种分区方式下能源消费区域差异的最大贡献者;并在此基础上探讨了利用泰尔指数进行区域节能目标的分量分配问题。(2)基于面板-STIRPAT模型,引入了富裕度二次项变量,研究了人口、富裕度、技术和富裕度二次项因素对能源消费的影响以及地区差异。结果显示人口对东部地区影响程度最大;富裕度的增加会引起中部和西部能源消费更大比率的增长;技术因素对能源消费的弹性值比较接近,东部地区略大;富裕度二次项弹性系数值在三大地区内均为负值,在5%显著性水平下,东部地区的弹性系数值显著的成立,说明能源消费与富裕度存在着“倒U”型的曲线关系,另外两个地区只有在10%显著性水平下才能成立。(3)利用VAR模型、脉冲响应函数和方差分解方法研究了工业化和城市化对能源消费区域的影响。工业化用工业增加值和工业比重两个变量来表征,城市化用城市人口和城市化率来表征。在STIRPAT模型基础之上,构建了能源消费多影响因素的综合模型,以方差分解的结果为依据,逐次将城市人口、工业增加值、工业比重和城市化率四个变量纳入到该模型中去,结果显示人口、富裕度、能源强度和工业增加值对能源消费的弹性系数估计值在三大地区内都是显著成立的,城市人口、工业比重在东部地区也是显著成立的,但在其他两个地区模型中是不能显著成立的;并通过各个变量弹性系数值比较了地区间的差异。